本文關(guān)鍵詞：多無人機(jī)協(xié)同路徑規(guī)劃技術(shù)研究及模擬實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 多無人機(jī) 協(xié)同 K-trajectory平滑 蟻群算法 Voronoi圖

【摘要】：無人機(jī)路徑規(guī)劃是多無人機(jī)協(xié)同控制的核心,隨著無人機(jī)的普及率增大,居住環(huán)境更加復(fù)雜的民眾與無人機(jī)的接觸更加頻繁,這也給無人機(jī)的整體控制提出了一個挑戰(zhàn),使得單無人機(jī)甚至是多無人機(jī)協(xié)同路徑規(guī)劃成為了近年來的一個熱點(diǎn)研究問題,與此同時,無人機(jī)在三維飛行空間的機(jī)間相互通信以及多自由度導(dǎo)航上的復(fù)雜度也使得多無人機(jī)協(xié)同更具有挑戰(zhàn)性。多無人機(jī)的協(xié)同路徑規(guī)劃是指在單個無人機(jī)基礎(chǔ)上的以協(xié)同完成任務(wù)為目的的多目標(biāo)規(guī)劃方法,一般用在任務(wù)集較大且任務(wù)完成有先后次序的規(guī)劃上效果尤為凸顯。常見的多無人機(jī)路徑規(guī)劃有的側(cè)重于環(huán)境的構(gòu)建及最短路尋優(yōu),或者集中于解決最短路算法的性能問題,也有解決側(cè)重協(xié)同準(zhǔn)則的設(shè)計(jì)的。本文則在環(huán)境模型的建立、最短路算法優(yōu)化以及多機(jī)協(xié)同方面均對已有的方法進(jìn)行了改進(jìn),并分析模擬實(shí)驗(yàn)的結(jié)果得出相關(guān)的結(jié)論,本文的主要內(nèi)容以及創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.設(shè)計(jì)了幾種威脅源的威脅分布模型,并據(jù)此定義二維Voronoi圖的綜合威脅場概念。對傳統(tǒng)方法單一的威脅源做了擴(kuò)充,并對一些威脅分布模型進(jìn)行了改進(jìn),依據(jù)常識通過實(shí)驗(yàn)不斷調(diào)整威脅表達(dá)式的結(jié)構(gòu),旨在得出一種計(jì)算速度快又接近實(shí)際情況的Voronoi環(huán)境威脅場。2.研究了單個無人機(jī)在上述的Voronoi圖的威脅場中蟻群算法并且提出了一種改進(jìn)算法蟻群算法,算法在經(jīng)典蟻群的基礎(chǔ)上主要針對兩個點(diǎn)做了改進(jìn):為了使得算法的收斂速度加快,在一個固定代數(shù)時進(jìn)行一次附加的最短路的信息素更新;為了使得算法的性能更快,在目標(biāo)點(diǎn)處加了一種啟發(fā)式信息因子,這種信息有利于螞蟻在尋最短路時能縮短到目的點(diǎn)的時間。實(shí)驗(yàn)通過對比了改進(jìn)蟻群以及經(jīng)典最短路算法的在統(tǒng)一前提環(huán)境下,搜索并比較得到的解的準(zhǔn)確性與算法的性能。3.將K-trajectory平滑算法用到初始路徑的平滑中,并且基于平滑的軌跡的特性,提出了一種基于區(qū)間距離的協(xié)同準(zhǔn)則,這種準(zhǔn)則定義了何時無人機(jī)才能夠彼此協(xié)同以及無人機(jī)將如何協(xié)同。作為本文的核心內(nèi)容,基于上述幾點(diǎn),建立起了一套“環(huán)境建模-初始路徑規(guī)劃-路徑平滑-協(xié)同規(guī)劃”的流程,并實(shí)現(xiàn)了模擬仿真實(shí)驗(yàn)。
【關(guān)鍵詞】：多無人機(jī) 協(xié)同 K-trajectory平滑 蟻群算法 Voronoi圖
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V279
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 研究工作的背景與意義11-12
• 1.2 無人機(jī)路徑規(guī)劃的國內(nèi)外研究歷史與現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文的主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新14-15
• 1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排15-17
• 第二章 無人機(jī)路徑規(guī)劃相關(guān)算法17-29
• 2.1 路徑規(guī)劃綜述17-21
• 2.1.1 形式化的路徑規(guī)劃描述17-18
• 2.1.2 路徑規(guī)劃的約束條件18-21
• 2.1.2.1 無人機(jī)航跡長度約束19-20
• 2.1.2.2 飛行高度約束20
• 2.1.2.3 運(yùn)動學(xué)特征約束20-21
• 2.1.2.4 安全性約束21
• 2.2 環(huán)境建模方法21-24
• 2.2.1 可視圖法22-23
• 2.2.1.1 柵格法22-23
• 2.2.1.2 切線圖法23
• 2.2.2 Voronoi圖和Delaunay三角形23-24
• 2.3 經(jīng)典的路徑規(guī)劃算法24-25
• 2.3.1 Dijkstra算法24
• 2.3.2 Floyd算法24-25
• 2.4 智能優(yōu)化算法25-26
• 2.4.1 遺傳算法25
• 2.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法25
• 2.4.3 蟻群算法25-26
• 2.5 概率法26
• 2.6 人工勢場法26-27
• 2.7 A*算法27
• 2.8 本章小結(jié)27-29
• 第三章 初始路徑平滑算法設(shè)計(jì)29-41
• 3.1 K-trajectory平滑算法29-36
• 3.1.1 基于無人機(jī)初始軌跡的K-trajectory算法30-32
• 3.1.2 平滑前后路徑的變化規(guī)律32-36
• 3.2 基于Dubins路徑與K-trajectory算法的無人機(jī)平滑算法36-40
• 3.2.1 Dubins路徑模型36-38
• 3.2.2 Dubins路徑與K-trajectory算法相結(jié)合的平滑算法38-40
• 3.3 本章小結(jié)40-41
• 第四章 多無人機(jī)協(xié)同路徑規(guī)劃算法41-58
• 4.1 環(huán)境模型41-48
• 4.1.1 無人機(jī)環(huán)境中的綜合威脅場42-47
• 4.1.2 基于環(huán)境模型的無人機(jī)路徑規(guī)劃流程47-48
• 4.2 基于改進(jìn)蟻群算法的初始路徑規(guī)劃48-54
• 4.2.1 蟻群算法基本原理48-49
• 4.2.2 基于Voronoi圖環(huán)境改進(jìn)的蟻群算法49-54
• 4.2.2.1 禁忌表引起的無解情況49-50
• 4.2.2.2 帶有啟發(fā)式信息的轉(zhuǎn)移概率50
• 4.2.2.3 信息素更新方式調(diào)整加快算法的收斂50-51
• 4.2.2.4 設(shè)置信息素閾值限定解保證解的穩(wěn)定性51
• 4.2.2.5 改進(jìn)的蟻群算法描述51-54
• 4.3 多無人機(jī)協(xié)同路徑規(guī)劃54-57
• 4.3.1 多無人機(jī)協(xié)同路徑規(guī)劃問題描述54-55
• 4.3.2 多無人機(jī)協(xié)同規(guī)劃的算法流程55-57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 第五章 模擬實(shí)現(xiàn)58-69
• 5.1 基于Dubins路徑與K-trajectory平滑算法的實(shí)現(xiàn)58-61
• 5.2 改進(jìn)蟻群算法及經(jīng)典算法的實(shí)現(xiàn)與比較61-64
• 5.3 多無人機(jī)協(xié)同路徑規(guī)劃模擬實(shí)現(xiàn)64-68
• 5.3.1 兩架無人機(jī)從附近區(qū)域出發(fā)執(zhí)行相同任務(wù)64-65
• 5.3.2 三架無人機(jī)從不同區(qū)域出發(fā)協(xié)同執(zhí)行不同任務(wù)65-68
• 5.4 本章小結(jié)68-69
• 第六章 全文總結(jié)與展望69-71
• 6.1 全文總結(jié)69-70
• 6.2 未來展望70-71
• 致謝71-72
• 參考文獻(xiàn)72-77
• 攻讀碩士期間取得的成果77-78

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本文編號：885370